线性代数为什么若行列式中有两行(列)的元素对应成比例,则此行列式等于零?
如果行a和行b成比例k,则a-kb=0,这样你把b乘以-k倍加到a上,则a行变成0行,行列式如果有零行当然值为0。
由已知性质,交换行列式的两行,行列式的值变号可知,若行列式中有两行对应元素相同,则此行列式的值为零。
因为对应成比例,可提出一个公因子k成为kD,此时里面的对应元素相等。
行列式的一个等价运算是一行加上另一行倍数,行列式值不变。
其中,f叫线性算子或线性映射。所谓“代数”,指的就是用符号代替元素和运算,也就是说:我们不关心上面的x,y是实数还是函数,也不关心f是多项式还是微分,我们统一把他们都抽象成一个记号,或是一类矩阵。
合在一起,线性代数研究的就是:满足线性关系 的线性算子f都有哪几类,以及他们分别都有什么性质。
扩展资料:
·每一个线性空间都有一个基。
·对一个 n 行 n 列的非零矩阵 A,如果存在一个矩阵 B 使 AB = BA =E(E是单位矩阵),则 A 为非奇异矩阵(或称可逆矩阵),B为A的逆阵。
·矩阵非奇异(可逆)当且仅当它的行列式不为零。
·矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。
·矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。
·解线性方程组的克拉默法则。
·判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。
作为证明定理而使用的纯抽象概念,向量空间(线性空间)属于抽象代数的一部分,而且已经非常好地融入了这个领域。
一些显著的例子有:不可逆线性映射或矩阵的群,向量空间的线性映射的环。线性代数也在数学分析中扮演重要角色,特别在 向量分析中描述高阶导数,研究张量积和可交换映射等领域。
向量空间是在域上定义的,比如实数域或复数域。线性算子将线性空间的元素映射到另一个线性空间(也可以是同一个线性空间),保持向量空间上加法和标量乘法的一致性。所有这种变换组成的集合本身也是一个向量空间。
如果一个线性空间的基是确定的,所有线性变换都可以表示为一个数表,称为矩阵。对矩阵性质和矩阵算法的深入研究(包括行列式和特征向量)也被认为是线性代数的一部分。
因为对应成比例,可提出一个公因子k成为kD,此时里面的对应元素相等,所以……
1、用数k乘以行列式D,等于将该数k乘以D中的某一行(或列)中所有的元素
2、若行列式D中有两行(或列)元素对应相等,则D值为零
若有两行对应成比例k,则可以提出公因子k,那么这两行元素就对应相等了,根据结论2可以得出问题答案
如果行a和行b成比例k,则a-kb=0,这样你把b乘以-k倍加到a上,则a行变成0行,行列式如果有零行当然值为0